CoCoSo (Combined Compromise Solution / Birleşik Uzlaşma Çözümü)

CoCoSo, elinizde sayısal bir karar tablosu olduğunda seçenekleri tek bir sıraya dizen bir sıralama yöntemidir. Çıktısı her seçenek için bir birleşik uzlaşma skoru ve bu skora göre bir sıradır. Yöntem kriterlere ağırlık üretmez, ağırlıkları dışarıdan alır. Yazdani, Zarate, Zavadskas ve Turskis yöntemi 2019'da önermiştir. Tedarikçi seçimi, sürdürülebilirlik değerlendirmesi ve kamu proje seçimi gibi alanlarda kullanılır.

CoCoSo'nun arkasındaki fikir şudur: tek bir toplulaştırma biçimine güvenmemek. Kriterleri tek skora indirgemenin iki klasik yolu vardır. Birincisi ağırlıklı toplamdır, yani SAW mantığıdır: basit ve tam telafi edicidir, ama seçenekler arasındaki oransal farkları düzleştirebilir. İkincisi ağırlıklı çarpımdır, yani WPM mantığıdır: zayıf bir kritere ağır ceza verir, ama küçük değerlere aşırı duyarlıdır. CoCoSo ikisini de hesaplar. Sonra bu iki ölçüyü üç farklı uzlaşma stratejisiyle birleştirir: toplam içindeki göreli pay, en kötüye göre oran toplamı, en iyiye göre dengeli oran. Nihai skoru bu üç stratejinin hem çarpımsal hem toplamsal bir bileşimi olarak kurar. Adının kaynağı da budur: tek bir uzlaşma değil, uzlaşmaların birleşimi.

Bu fikrin bir felsefi sonucu vardır. CoCoSo, tek bir toplulaştırma mantığının doğru olduğunu varsaymaz. Üç farklı bakış açısının ne kadar hemfikir olduğuna bakarak sonucun sağlamlığını kendi içinde sınayabilen bir yapıya sahiptir. Üç strateji aynı sırayı veriyorsa sonuç üç görüşten de destek almış demektir. Stratejiler farklı sıra veriyorsa bu, sonucun toplulaştırma seçimine duyarlı olduğunun bir işaretidir. Temelde CoCoSo yine telafi edicidir: bir kriterdeki zayıflık başka bir kriterdeki güçle karşılanabilir, özellikle toplamsal bileşende.

Yöntem beş adımda ilerler.

Birinci adım, ölçek eşitleme (normalizasyon). Her kriter tipine göre (çoğu iyi / azı iyi) sütun kendi en iyi ve en kötü değerine göre 0 ile 1 arasına ölçeklenir; böylece farklı birimlerdeki kriterler karşılaştırılabilir olur.

İkinci adım, toplamsal ölçü (S). Eşitlenmiş her sütun kriterin ağırlığıyla çarpılıp toplanır; bu, SAW'daki gibi bir ağırlıklı toplam başarı ölçüsüdür.

Üçüncü adım, çarpımsal-benzeri ölçü (P). Her eşitlenmiş değer, kendi ağırlığı kadar kuvvete yükseltilip toplanır. Bu, çarpımsal mantığı taklit eden ama toplamsal kalan bir ölçüdür; küçük bir değerdeki zayıflığı, S ölçüsünden daha sert cezalandırır.

Dördüncü adım, üç uzlaşma stratejisi. S ve P ölçüleri üç farklı biçimde birleşir. Birinci strateji her seçeneğin toplam S+P içindeki göreli payını alır; buna paylaşım stratejisi denir. İkinci strateji S ve P'nin, tüm seçenekler arasındaki en kötü değerlere göre oranlarını toplar; buna en-kötüye-göre stratejisi denir. Üçüncü strateji S ve P'yi bir denge katsayısıyla karıştırıp en iyi değere göre oranlar; bu denge katsayısı karar vericinin toplamsal-çarpımsal tercihini ayarlayan bir parametredir. Buna dengeli-uzlaşma stratejisi denir.

Beşinci adım, birleşik skor. Yöntem üç stratejinin skorlarının hem geometrik hem aritmetik ortalamasını alarak tek bir nihai skor kurar. Seçenekler bu skora göre büyükten küçüğe sıralanır.

Adımların formülleri, ara tablolar ve atıf biçimleri DecisionMind'daki yöntem sayfasında verilir; bu kart formül taşımaz.

Birleşik skor, bir seçeneğin bu analizdeki diğer seçeneklere göre göreli üstünlüğünü söyler. Mutlak bir yüzde ya da olasılık değildir. Başka bir analizden gelen skorla da karşılaştırılamaz, çünkü normalizasyon her analizde o analizin kendi seçenek kümesinden kurulur. Skorun büyüklüğü kendi başına bir anlam taşımaz. TOPSIS'in 0-1 aralığındaki yakınlık puanından farklı olarak CoCoSo skoru 1'in üzerine çıkabilir. Burada yalnız sıralama anlamlıdır.

CoCoSo'ya özgü bir sağlamlık göstergesi vardır: üç uzlaşma stratejisinin (paylaşım, en-kötüye-göre, dengeli) ayrı ayrı verdiği sıralar karşılaştırılabilir. Üçü de aynı sırayı veriyorsa sonuç üç farklı bakış açısından da destekleniyor demektir ve daha güvenilirdir. Stratejiler birbirinden ayrılan sıralar verebilir; örneğin biri A2'yi öne çıkarırken diğeri A1'i öne çıkarabilir. Bu durumda nihai sıralama kırılgandır ve rapor bunu belirtmelidir.

Bu nedenle:

"CoCoSo A3'ü en iyi seçenek olarak buldu"

yerine:

"Bu ağırlıklar ve bu seçenek kümesiyle üç uzlaşma stratejisinin birleşik sonucuna göre A3 öndedir; üç strateji de aynı sırayı veriyorsa bu sonuç sağlamdır"

biçiminde yazmak doğrudur.

CoCoSo kesin (crisp) veriyle çalışır: her hücrede tek bir sayı olmalıdır, boş hücre kabul etmez. Elinizde şunlar olmalı: satırlarda seçenekler, sütunlarda kriterler, her kriter için çoğu mu iyi azı mı iyi bilgisi ve toplamı 1 olan kriter ağırlıkları. CoCoSo ağırlık üretmez, ağırlıkları dışarıdan ister. Ağırlıkları uzman görüşüyle (AHP, BWM, SWARA) ya da verinin kendisinden (Entropy, CRITIC) türetebilirsiniz. Ayrıca S ve P ölçülerini birleştiren denge katsayısını (λ) karar verici dışarıdan belirler. DecisionMind varsayılan olarak 0,5 kullanır, yani S ve P'ye eşit ağırlık verir; bunu raporda bildirir. DecisionMind'da temel yöntemle birlikte dokuz CoCoSo üyesi bulunur; bunlar bulanık, sezgisel bulanık, nötrosofik, Pisagor bulanık, q-rung ortopair gibi belirsizlik türlerini kapsar. Hangisinin uygun olduğu veri türünüze bağlıdır. Bir kriter sütununda tüm değerler eşitse, yani en büyük en küçüğe eşitse, normalizasyon paydası sıfırlanır. Kullanıcı bu durumu önceden kontrol etmelidir. En az iki seçenek ve iki kriter gerekir; üç ile on iki kriter arası rahat çalışır.

Kriterleriniz sayıyla ölçülebiliyorsa, tablonuz tam doluysa ve kriterler arasında telafiyi kabul ediyorsanız CoCoSo uygun bir seçimdir. Tek bir toplulaştırma biçimine, yalnız toplamsal ya da yalnız çarpımsal, güvenmek yerine birden çok uzlaşma bakışının birleşimini görmek istiyorsanız da CoCoSo'yu tercih edebilirsiniz. Tipik kullanım alanları tedarikçi ve satıcı değerlendirmesi, sürdürülebilirlik ve çevresel proje seçimi, kamu yatırım önceliklendirmesidir.

Kullanılmaması gereken durum, bir kritere tüm sütun boyunca aynı değerin verildiği durumdur, yani sabit sütun durumudur. Bu durumda normalizasyon paydası sıfırlanır ve hesap tanımsızlaşır. Bir kriterde asla taviz verilemiyorsa, yani telafi kabul edilmiyorsa, CoCoSo uygun değildir. Çünkü yöntemin temelindeki toplamsal ve çarpımsal bileşenlerin ikisi de bir miktar telafi içerir. Bu durumda kullanıcı eleme mantığıyla çalışan bir yönteme geçmelidir.

Sayısal tablo, telafi kabul, birden çok uzlaşma bakışının birleşimi isteniyor → CoCoSo

Tek, basit ağırlıklı toplam yeterli → SAW

Zayıf bir kriterin ağır cezalandırılması isteniyor, toplamsal yumuşatma istenmiyor → WPM

Bir kritere ait sütun tamamen sabit (max=min) → CoCoSo öncesi veri kontrolü, ya da o kriter çıkarılmalı

Sıralama değil ağırlık gerekiyor → AHP, BWM, SWARA (öznel) · Entropy, CRITIC (nesnel)

CoCoSo'nun en önemli üstünlüğü şudur: tek bir toplulaştırma biçimine bağlı kalmaz, üç farklı uzlaşma stratejisinin birleşimiyle kendi içinde bir sağlamlık kontrolü sunar. Stratejiler hemfikirse sonuç daha güvenilir görünür. Toplamsal ve çarpımsal ölçüleri birlikte kullanması, yalnız toplamsal (SAW gibi) ya da yalnız çarpımsal (WPM gibi) yöntemlerin tek başına taşıdığı zayıflıkları kısmen dengeler. Hesap yükü küçüktür ve yöntem farklı birimlerdeki kriterleri tek tabloda birleştirir.

Sınırlılıkları büyük ölçüde bileşenlerinden miras kalır. Birincisi, denge katsayısını (λ) kullanıcı dışarıdan seçer ve sonuç bu seçime duyarlıdır; farklı bir λ farklı bir sıra verebilir. İkincisi, tam telafi varsayımı hâlâ geçerlidir: toplamsal bileşen aracılığıyla bir kriterdeki ciddi zayıflık başka kriterlerle örtülebilir. Üçüncüsü, orijinal yazarların kendileri de yöntemin sınırlarını genişletmek için CoCoSo'nun bir uzantısını önermiştir; bu uzantının adı CoCoFISo'dur. Bu öneri, temel CoCoSo'nun toplamsal-çarpımsal birleşiminin her durumda en ayırt edici sonucu vermediğini gösterir (Rasoanaivo, Yazdani, Zaraté ve Fateh, 2024). Dördüncüsü, bir kriter sütunu sabitse, yani tüm seçenekler aynı değeri alıyorsa, min-max normalizasyonu tanımsızlaşır; kullanıcı bu durumu elle kontrol etmelidir. Beşincisi, CoCoSo, TOPSIS ve VIKOR gibi köklü sıralama yöntemlerine kıyasla daha yeni bir yöntemdir. Bu yüzden rank reversal davranışı, yani seçenek kümesi değiştiğinde sıranın kayması, literatürde henüz aynı derinlikte incelenmemiştir.

Birinci hata, denge katsayısı λ'yı hiç tartışmadan varsayılan değerde bırakmaktır. Kullanıcı bunu yaparken sonucun bu seçime duyarlı olup olmadığını da göstermez. İkinci hata, bir kriterin tüm seçeneklerde aynı değeri aldığını fark etmeden hesaba sokmaktır. Bu durumda o kriterin min-max normalizasyonu sıfıra bölme hatası verir. Üçüncü hata, üç uzlaşma stratejisinin (paylaşım, en-kötüye-göre, dengeli) ayrı ayrı sıralarına hiç bakmadan yalnız nihai birleşik skoru raporlamaktır. Stratejiler anlaşmazsa bu bilgi kaybolur. Dördüncü hata, birleşik skorun büyüklüğünü bir yüzde ya da olasılık gibi okumaktır. Örneğin 2,39 gibi 1'in üzerindeki bir skoru yüzde sanmak yanlıştır; oysa skor yalnız bu seçenek kümesi içinde sıralama amaçlıdır. Beşinci hata, ağırlıkları gerekçesiz eşit vermek ve bunu bir tercih olarak sunmamaktır.

Temel ilke şudur:

CoCoSo sonucu, üç farklı uzlaşma bakışının verdiği ağırlıklı bir bileşimdir; bu üç bakış aynı sırayı vermiyorsa sonuç kırılgandır ve rapor bunu göstermelidir.